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Enregistrement W2430835012 · doi:10.1186/s13054-016-1377-3

Volumetric capnography: lessons from the past and current clinical applications

2016· review· en· W2430835012 sur OpenAlexaff
Sara Verscheure, Paul Massion, Franck Verschuren, Pierre Damas, Sheldon Magder

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCapnographyIntensive care medicineCurrent (fluid)Medical physicsEmergency medicineMedical emergencyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dead space is an important component of ventilation-perfusion abnormalities. Measurement of dead space has diagnostic, prognostic and therapeutic applications. In the intensive care unit (ICU) dead space measurement can be used to guide therapy for patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS); in the emergency department it can guide thrombolytic therapy for pulmonary embolism; in peri-operative patients it can indicate the success of recruitment maneuvers. A newly available technique called volumetric capnography (Vcap) allows measurement of physiological and alveolar dead space on a regular basis at the bedside. We discuss the components of dead space, explain important differences between the Bohr and Enghoff approaches, discuss the clinical significance of arterial to end-tidal CO2 gradient and finally summarize potential clinical indications for Vcap measurements in the emergency room, operating room and ICU.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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